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  • atlas200模型转换环境搭建

    atlas200 环境搭建Ubuntu环境下安装模型转换工具1.首先安装anaconda，然后创建虚拟环境，#创建虚拟环境conda create --name cann...

    lijingle深度学习2023-11-17 08:44

  • 进入docker 容器的方法

    在使用Docker创建了容器之后，大家比较关心的就是如何进入该容器了，其实进入Docker容器有好几多种方式，这里我们就讲一下常用的...

    lijinglelinux2023-03-27 11:20

  • Ubuntu 安装typora软件 以及Ubuntu录屏软件

    这里主要介绍下typora软件的安装。# or run:# sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys BA300B7755AFCFA...

    lijinglelinux2023-03-22 14:26

  • 银河麒麟系统 设置程序开机自启动

    这里是介绍项目使用到了开机自启动功能，和ubuntu系统不同，这里采用一种类似app的方式进行启动。具体方法如下：1.创建文件首先...

    lijinglelinux2023-03-22 14:17

  • ubuntu 上使用7z软件进行压缩和解压文件

    一，软件安装首先在Ubuntu上进行安装7z软件安装命令如下： sudo apt-get install p7zip-full二，软件压缩和解压压缩压缩基本用法...

    lijinglelinux2023-02-13 10:03

  • caffe 添加crnn所需的层

    本文介绍caffe在编译crnn中添加的层时所遇到的问题。1.添加continuation_indicator_layer.cpp 和continuation_indicator_layer.c...

    lijingle深度学习框架2022-10-09 09:22

  • bug 解决 python-opencv报错：QObject::moveToThread: Current t

    这个问题主要是OpenCV版本和PyQt5不兼容产生的：这里主要有两种方法进行解决：一，不要求OpenCV版本必须是4.5.0 pip uninstall o...

    lijingle深度学习2022-09-21 11:10

  • opencv buff与mat相互转换

    1，Mat转换成charint main() { Mat img = imread("1.png"); imshow("1", img); char* imgdata = new char; for (int i = 0; i ...

    lijingle目标检测2022-08-24 15:26

  • caffe 里的工厂模式

    在caffe里总共使用了3次工厂模式，一次是开始训练时的train，test函数中使用的，第二次是layer注册的使用，第三次是调用solver时...

    lijingle深度学习2022-05-12 15:54

  • 基于caffe resnet25三次下采样

    这里主要记录下基于caffe的resnetPython版本实现：主要是代码搜索复制# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Mar 31 13:45:5...

    lijingle图像分类2022-05-11 10:28

  • ev4转mp4转换器

    这里介绍.ev4文件转mp4格式，因为ev4是加密文件，普通的播放器无法进行播放，这里介绍直接转化为通用的mp4格式的视频文件。搜索...

    lijinglelinux2022-05-11 10:14

  • Python strip() – 如何修剪字符串或线条

    在本文中将介绍如何在 Python 中使用 .strip() 方法修剪字符串。你还将看到如何使用 .lstrip() 和 .rstrip() 方法，它们是 .stri...

    lijingle深度学习2022-04-22 14:59

  • darknet框架解析(二)-darknet的数据结构

    上篇中我们了解了darknet的基本流程，在本文中我们着重介绍下darknet的数据结构。这里我们以YOLOv3为例，看下其数据结构，如下图...

    lijingle深度学习2022-02-16 19:17

  • darknet框架解析(一)-框架概述

    概述darknet是一个很优秀的深度学习框架。由于其代码量少，框架简单并且使用的是c语言进行编写，所以可以很好的移植到其他平台上...

    lijingle深度学习2022-02-12 13:14

  • source insight4 破解版安装以及闪退问题

    source insight 是win系统下很好用的一款代码编辑器，查看代码非常方便。这里介绍下安装破解版的source insight软件。首先下载：...

    lijinglelinux2022-02-11 21:18

  • linux中的mount和umount命令

    在ubuntu系统中直接插入u盘是不能使用的，要先将优盘进行挂载。下面是mount的用法以及相关参数：mount mount -a mount ] devic...

    lijinglelinux2022-02-11 12:45

  • ubuntu opencv4.5.2编译与安装

    本文主要包含以下几个部分: 1.opencv 安装包的下载 2.opencv 依赖的安装 3.opencv 配置与编译 4.opencv 环境配...

    lijingle环境搭建2022-02-07 11:07

  • 感知器

    什么是神经⽹络？⼀开始，我将解释⼀种被称为“感知器”的⼈⼯神经元。感知器在 20 世纪五、六⼗年代由科学家 Frank Rosenblatt ...

    lijingle深度学习2022-01-29 21:03

  • NLP — BERT & Transformer

    谷歌发表了一篇文章“Understanding searches better than ever before”，将 BERT 定位为近年来搜索算法最重要的更新之一。 谷...

    lijingle深度学习2022-01-29 10:37

  • NLP——词嵌入和GloVe

    BERT 是为句子创建向量表示的一个重要里程碑。 但是，我们不会立即介绍 BERT 的确切设计，而是从词嵌入开始，最终将我们引向 BER...

    lijingle深度学习2022-01-28 20:07

  • TensorFlow2 Eager Execution v.s. Graph (@tf.function)

    在 TF 2 中高度提升了Eager execution。它使编码和调试更容易。 但这并不一定建议用于真正的培训或生产。 在本文中，我们将讨论...

    lijingle深度学习框架2022-01-28 14:59

  • TensorFlow2 RNN 模型

    Keras 有 3 个内置的 RNN 层：SimpleRNN、LSTM 和 GRU。LSTM从 1000 的词汇量开始，一个词可以用 0 到 999 之间的词索引来表示。...

    lijingle深度学习框架2022-01-28 14:19

  • TensorFlow2 自动微分（AutoDiff）

    Keras API 可以使用内置的优化器和损失函数轻松执行反向传播。 但是，在某些情况下，我们想要专门操作或应用渐变。 例如，为了避...

    lijingle深度学习框架2022-01-28 13:37

  • TensorFlow2 库和扩展

    在本文中，我们将介绍 TensorFlow 2.x (TF 2.x) 中的一些关键扩展和库。 这将包括 TF Datasets、TF Hub、XLA、模型优化、TensorB...

    lijingle深度学习框架2022-01-28 11:15

  • TensorFlow2 Keras 预处理层和数据集性能

    虽然 Keras 提供了深度学习层来创建模型，但它还提供了 API 来预处理数据。 例如， preprocessing.Normalization() 使用特征均值...

    lijingle深度学习框架2022-01-28 10:25

  • TensorFlow2 保存和恢复模型

    Keras API 提供内置类，用于在模型拟合期间定期保存模型。 为了保存模型并在以后恢复它，我们可以创建一个回调 ModelCheckPoint ...

    lijingle深度学习框架2022-01-27 21:10

  • TensorFlow2 计算机视觉和深度学习的例子

    阅读代码是获得 TensorFlow (TF) 专业知识的一种有效方式。 在本文中，我们重用了 TensorFlow 教程中的示例，但我们保持它们的简...

    lijingle深度学习框架2022-01-26 16:08

  • TensorFlow2 NLP 分类例子

    在上一篇文章中，我们介绍了有关计算机视觉的 TensorFlow 编码示例。 现在，我们将专注于 NLP 分类和 BERT。 以下是示例列表，使...

    lijingle深度学习框架2022-01-26 15:29

  • 基于python3在ubuntu20.04上安装caffe和opencv4.4

    本文主要是讲解基于python3在ubuntu上安装caffe和opencv4.4 对于原版caffe目前支持的是python2，很多基于python2的软件包在pyth...

    lijingle环境搭建2022-01-26 11:51

  • Caffe Makefile配置

    Makefile.configMakefile.config 包含所有 Caffe 安装信息。 设置正确，编译 Caffe 就很容易了。GitHub 存储库中没有 Makefile.c...

    lijingle环境搭建2022-01-26 10:38

  • 在Ubuntu 18.04 上安装 OpenCV 4.4.0 和 Caffe

    介绍本文介绍在 Ubuntu 18.04 for Python 3 上安装 OpenCV 4.4.0 和 Caffe。随着对 Python 2 的支持结束，许多软件包还没有针对 ...

    lijingle环境搭建2022-01-25 21:17

  • 在树莓派 4 上安装 Caffe

    介绍本页将介绍在 Raspberry Pi 4 上安装 Caffe。给定的 C++ 代码示例是在适用于 Raspberry Pi 4 的 Code::Blocks IDE 中编写的...

    lijingle环境搭建2022-01-25 20:55

  • ubuntu20.04安装cuda11.4和cudnn11.4以及驱动

    这里主要介绍ubuntu20.04英伟达驱动以及cuda的安装教程。首先是安装NVIDIA驱动，这里采用比较简单的方式，首先查看显卡型号，以...

    lijingle环境搭建2022-01-25 13:47

  • scannet数据集下载

    这里主要介绍scan数据集怎么下载，正常下载流程需要进行在官网认证，这里有一个修改好的代码直接使用代码下载#!/usr/bin/env pyt...

    lijingle环境搭建2022-01-20 11:16

  • 神经网络工作原理

    随着神经网络改变世界，了解神经网络原理也是很重要的。在本文中，将介绍如下内容：神经网络如何通过前馈法进行预测损失函数的重...

    lijingle深度学习2022-01-18 20:58

  • GAN — Unrolled GAN（如何减少模式崩溃）

    直觉：在任何游戏中，你都会提前预测对手接下来的几步棋，并相应地准备下一步棋。 在 Unrolled GAN 中，我们为生成器提供了一个...

    lijinglegan2022-01-13 21:27

  • GAN — GAN 成本函数有什么问题？

    我们努力为深度学习生成数学模型。 但通常，我们并不成功，而是依靠经验数据来支持我们的论点。 Arjovsky 等人 2017 年写了一篇...

    lijinglegan2022-01-13 21:09

  • GAN - LSGAN、WGAN、WGAN-GP 或 BEGAN 重要吗？

    2017 年 Google Brain 的一篇论文“Are GANs Created Equal?” 声称最后，我们没有发现任何经过测试的算法始终优于原始算法的证...

    lijinglegan2022-01-13 20:52

  • GAN — DRAGAN

    模式崩溃是训练 GAN 的一个主要问题。 在下图中，我们使用一个 BEGAN 来生成人脸。 对于每一行，我们使用不同的超参数 γ 来训练...

    lijinglegan2022-01-12 21:29

  • GAN — Wasserstein GAN & WGAN-GP

    训练 GAN 很困难。 模型可能永远不会收敛，并且模式崩溃很常见。 为了向前迈进，我们可以进行渐进式改进或采用新的cost函数的新...

    lijinglegan2022-01-12 19:24

  • GAN — LSGAN

    GAN 鉴别器将真实图像与生成的图像区分开来。 在实践中，鉴别器通常表现得相当好。 但作为生成器的评判者，它有多大帮助？ 作为 ...

    lijinglegan2022-01-11 20:41

  • GAN — Spectral Normalization

    GAN 容易受到模式崩溃和训练不稳定的影响。 在本文中，我们研究了频谱归一化以解决这些问题。 但是，要了解光谱归一化，我们需要...

    lijinglegan2022-01-09 20:03

  • GAN — 自注意力生成对抗网络 (SAGAN)

    GAN 如何使用注意力来提高图像质量，例如注意力如何提高语言翻译和图像字幕的准确性？ 例如，图像字幕深度网络专注于图像的不同...

    lijinglegan2022-01-09 19:18

  • GAN — GAN 的渐进式增长

    GAN 的逐步发展分多个阶段训练 GAN 网络。 在阶段 1，它采用潜在特征 z 并使用两个卷积层生成 4×4 图像。 然后，我们用生成的图...

    lijinglegan2022-01-09 16:51

  • GAN — Stacked生成对抗网络 (SGAN)

    在本文中，我们将研究 SGAN 的细节，它在 GAN 中产生了一些最高的图像质量。 堆叠生成对抗网络（SGAN）由编码器 y = E(x)，其中 ...

    lijinglegan2022-01-09 16:24

  • GAN — CGAN & InfoGAN（使用标签改进 GAN）

    在判别模型（如分类）中，我们手工制作特征以使模型表现更好。 如果模型有足够的容量并且知道如何自己学习这些特征，则不需要这...

    lijinglegan2022-01-09 15:45

  • GAN — DCGAN（深度卷积生成对抗网络）

    DCGAN 是 GAN 中流行且成功的网络设计之一。 它主要由没有最大池化或全连接层的卷积层组成。 它使用卷积步幅和转置卷积进行下采...

    lijinglegan2022-01-09 15:32

  • GAN — 提高 GAN 性能的方法

    与其他深度网络相比，GAN 模型在以下情况可能会受到严重影响。不收敛：模型不收敛，更糟糕的是它们变得不稳定。模式崩溃：生成器...

    lijinglegan2022-01-09 12:14

  • 证明（GAN 最佳点）

    我们已经提到优化 GAN 就是优化 JS-divergence。 这在cost函数中并不明显：我们将在此证明，同时证明对应的最优点为：p = q,鉴别...

    lijinglegan2022-01-08 20:13

  • GAN——为什么生成对抗网络非常困难！

    识别莫奈的画比画一幅画更容易。 与判别模型（处理数据）相比，生成模型（创建数据）被认为更难。 训练 GAN 也很困难。 本文是 G...

    lijinglegan2022-01-08 20:03

  • GAN — Super Resolution GAN (SRGAN)

    超分辨率 GAN 应用深度网络与对抗网络相结合来生成更高分辨率的图像。 如上所示，与没有 GAN 的类似设计（SRResNet）相比，SRGAN...

    lijinglegan2022-01-06 19:22

  • GAN — CycleGAN（用图片玩魔术）

    许多 GAN 研究侧重于模型收敛和模式崩溃。 我们处理博弈，我们不知道如何有效解决它。 但是 GAN 可以很有趣，特别是对于跨域转化...

    lijinglegan2022-01-06 19:03

  • GAN — 如何衡量 GAN 的性能？

    在 GAN 中，生成器和鉴别器的目标函数通常衡量它们相对于对手的表现。 例如，我们测量生成器愚弄鉴别器的程度。 它不是衡量图像...

    lijinglegan2022-01-06 12:30

  • GAN — GAN 的一些比较好的应用

    在 GAN 发展的最初几年取得了令人瞩目的进展。 没有更多像恐怖电影中的邮票大小的面部照片。 2017 年，GAN 制作了 1024 × 1024 ...

    lijinglegan2022-01-04 21:23

  • GAN——对 GAN 网络的全面总结(1)

    在这个 GAN 系列中，我们确定了 GAN 如何应用于深度学习问题的一般模式，并研究了 GAN 为何如此难以训练的问题。 我们还查看了一...

    lijinglegan2022-01-04 21:04

  • IOU (Intersection over Union)

    什么是IOU，用在什么地方？IOU（Intersection over Union）是一个术语，用于描述两个框的重叠程度。 重叠区域越大，IOU 越大。IO...

    lijingle目标检测2022-01-03 19:07

  • 边界框的基础知识

    什么是边界框？边界框本质上是一个围绕对象的矩形，它指定了它的位置、类别（例如：汽车、人）和置信度（它在该位置的可能性）。...

    lijingle目标检测2022-01-03 15:57

  • 非极大值抑制 (NMS)

    什么是非最大抑制，为什么要使用它？非最大抑制是一种主要用于目标检测的技术，旨在从一组重叠框中选择最佳边界框。 在下图中，...

    lijingle深度学习2022-01-03 14:12

  • 论文解释：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

    重建图像的Mask部分如何有益自编码器在自然语言处理任务中有着成功的历史。 BERT 模型开始在句子的不同部分屏蔽单词，并尝试通过...

    lijingle深度学习2022-01-03 11:18

  • NVIDIA Jetson Nano 上运行Yolov5网络

    本文介绍了 JetsonYolo，它是 CSI 摄像头安装、软件和硬件设置以及在 NVIDIA Jetson Nano 上使用 Yolov5 和 openCV 进行目标检测...

    lijingle目标检测2021-12-29 21:30

  • 用于目标检测的 mAP（mean Average Precision）

    AP（Average Precision）是衡量目标检测器（如 Faster R-CNN、SSD 等）精度的流行指标。平均精度计算召回值超过 0 到 1 的平均精...

    lijingle目标检测2021-12-28 20:39

  • MobileNet及其变体(例如 ShuffleNet,MobileNet-v2等)

    介绍在本文中，概述了 MobileNet 等高效 CNN 模型及其变体中使用的构建块，并解释了它们为什么高效。 特别是，提供了有关为什么...

    lijingle图像分类2021-12-27 17:48

  • medium 付费文章免费看

    本文主要介绍外网的付费文章medium免费看的方法你如果不是会员估计会出现下面的情况这时你需要打开https://sugoidesune.github.i...

    lijinglelinux2021-12-27 12:45

  • RegNet：最灵活的计算机视觉网络架构

    可扩展以实现高效率或高精度的模型设计通常，卷积神经网络架构是为一个特定目的而设计和优化的。 例如，ResNet 模型系列在最初始...

    lijingle图像分类2021-12-27 10:45

  • GAN——对 GAN 网络的全面总结(2)

    本文主要介绍GAN研究在改进 GAN 方面的动机和方向。 通过在单一上下文中回顾它们，我们了解其思考过程，并使我们对解决方法有自...

    lijinglegan2021-12-26 10:52

  • 在Raspberry Pi 4上安装Paddle Lite深度学习框架

    介绍本文主要在树莓派 4 上安装百度的 Paddle Lite 框架。C++ 代码示例是在树莓派 4 的 Code::Blocks IDE 中编写的。只介绍基础...

    lijingle环境搭建2021-12-25 21:29

  • GAN — 什么是生成对抗网络 GAN？

    GAN 是关于创造的，就像画画或创作交音乐一样。 与其他深度学习领域相比，识别画比用计算机或人画一幅画要容易得多，但让计算机...

    lijinglegan2021-12-25 17:36

  • 在树莓派4上安装MNN深度学习框架。

    介绍本文将介绍在树莓派 4 上安装阿里巴巴的MNN框架。C++ 代码示例是在树莓派4的 Code::Blocks IDE 中编写。我们只介绍基础知识...

    lijingle环境搭建2021-12-25 11:02

  • 在树莓派4上安装ncnn深度学习框架

    介绍本文将指导您在树莓派 4 上安装腾讯的 ncnn 框架。C++ 代码示例是在树莓派 4 的 Code::Blocks IDE 中编辑。我们只介绍基础知...

    lijingle环境搭建2021-12-25 10:17

  • TensorFlow2 数据集和数据准备

    在本文中，我们将讨论如何使用 TensorFlow (TF) 数据集构建高效的数据管道以进行训练和验证。 但是，如果训练数据很小，我们可以...

    lijingle深度学习框架2021-12-24 16:59

  • TensorFlow2 自定义训练、迁移学习和自定义层

    在本文中，我们将讨论建模、构建和训练模型中的API。 它为我们提供了很大的灵活性，就像前文中的GAN网络那样。 我们还将讨论执行...

    lijingle深度学习框架2021-12-23 17:12

  • PointASNL：使用非局部神经网络的稳健点云处理自适应采样

    本文主要解决的问题有两个，其中一个是点云的自适应采样问题，另外一个是点云的非局部特征提取。摘要：在本片论文中作者提出一个...

    lijingle深度学习2021-12-22 11:04

  • SecureCRT8.7下载安装以及破解过程

    本文主要介绍 SecureCRT8.7破解方式，以及安装过程: 首先下载软件： 链接：https://pan.baidu.com/s/1ukFsyO1uh1_KpJUkbnRTPA ...

    lijingle环境搭建2021-12-18 16:12

  • python将图片打乱重新命名(rename)

    在深度学习中需要将相似的图片进行重新排序，即打乱，在训练的过程中模型也会将图片进行大乱，为了充分打乱，这里在训练前进行一...

    lijingle数据分析2021-12-18 16:06

  • Attention Is All You Need (Transformer)

    使用Transformer，Attention被强化，一些远距离的依赖会考虑，性能优于ByteNet、Deep Att、GNMT和CONVS2Attention Is All You Ne...

    lijingle图像分类2021-12-17 21:39

  • TensorFlow2 和 Keras

    TensorFlow的早期版本存在严重的危机。如此多的API都是被分别提出。TensorFlow 2（TF2）采用Keras API改变了局面。更重要的是，A...

    lijingle深度学习框架2021-12-16 21:43

  • TensorFlow2 BERT和Transformer的例子

    作为TensorFlow系列的一部分，本文将重点介绍如何对BERT和Transformer进行编码。这些例子包括：IMDB文件：使用预先训练的TF Hub-...

    lijingle深度学习框架2021-12-15 13:15

  • Ubuntu下查看文件夹下的文件的多少

    在Linux系统下如果想要查看文件夹下有多少图片，这里不能直接查看，需要输入相关命令进行查看，下面是关于相关命令的介绍： 首...

    lijinglelinux2021-12-13 17:58

  • 基于特征金字塔的目标检测网络(FPN)

    在不同的尺度上检测物体具有一定难度，特别是对于小物体来说更是如此。我们可以在不同的尺度上使用同一图像的金字塔来检测物体(...

    lijingle目标检测2021-12-13 15:33

  • 基于区域的目标检测(Faster R-CNN, R-FCN, FPN)原理

    在本文中，我们将讨论基于区域的object detectors，包括Fast R-CNN、FasterR-CNN、R-FCN和FPN。 1.滑动窗检测器 自AlexNet赢得2...

    lijingle目标检测2021-12-13 15:15

  • mobilenetSSD原理及理解

    本文主要是mobilenet的原理以及相关理解 首先是mobilenetSSD的网络框架， 这里存在一个mobilenet的基本组件，如下图： 这是可...

    lijingle目标检测2021-12-13 15:09

  • mobilenetssd 版caffe实现

    在讲解本文时首先看下效果，使用的数据量不多，并且训练并非标准尺寸 这里环境使用的是ubuntu16.04，如果使用更高的版本，也...

    lijingle目标检测2021-12-13 15:08

  • YOLOv3原理以及理解

    本文主要讲解YOLOv3的原理 1.架构 yolo系列从v1到v3网络是越来越快，精度越来越高，从v2开始作者引入和SSD一样anchor的概念，使...

    lijingle目标检测2021-12-13 15:00

  • TensorFlow Sequence to Sequence 模型例子

    Sequence-to-sequence模型在NLP中特别流行.本文作为TensorFlow系列的一部分，将介绍Sequence-to-sequence模型的示例。这些例子包...

    lijingle深度学习框架2021-12-13 14:48

  • tensorflow 生成模型例子

    在这篇文章中，我们创建了几个TensorFlow模型，其中包括以下几个：DGCNNCycleGANPix2PixNeural style transferAdversarial FGSMA...

    lijingle深度学习框架2021-12-12 11:04

  • 基于区域的全卷积网络(R-FCN)在目标检测中的应用

    直觉 让我们假设我们只有一个特征图检测右眼的脸。我们能用它来定位脸部吗？应该能。因为右眼应该在面部图片的左上角，所以我们...

    lijingle目标检测2021-12-11 16:06

  • pointweb:一种增强区域邻近点特征的点云处理

    摘要随着深度学习的不断发展，点云也应用了深度学习网络，包括点云分类，点云分割，点云的目标检测，都达到了比较好的效果。2D深...

    lijingle深度学习2021-12-11 15:34

  • 将点云数据转换为opencv Mat格式

    本文主要记录在工程中使用opencv调用pointnet的前期数据处理：将点云转化为Mat数据格式。1.首先获取ply或者pcd文件，这里我是通...

    lijingle深度学习2021-10-28 10:43

  • vmware16的下载安装

    这里首先下载vmware以及相关秘钥，下面有一个关于vmware16和其秘钥的连接 链接：https://pan.baidu.com/s/16VUr_UG9FddAqyKy2S2D...

    lijinglelinux2021-10-27 17:36

  • rknn模型转换，采用512x128图像

    rknn在模型进行转换时，一般官方给的是320x320的图片，或者是416x416的图片，都是正方形图片，在我们进行训练自己的数据集时，不...

    lijingle深度学习2021-10-25 19:24

  • 基于MaskR-CNN的图像分割

    在前一篇文章中，我们讨论了使用基于区域的目标检测，如Faster R-CNN来检测目标。图像分割不是创建边界框，而是将属于同一对象的...

    lijingle目标检测2021-10-25 19:23

  • Coordinate Attention的原理及实现

    随着今年(可以说是)最大的计算机视觉会议CVPR 2021又增加了另一个注意力机制，对最佳注意机制的竞争还在继续。本文提出了Coordin...

    lijingle图像分类2021-10-11 09:30

  • pandas 读取.csv文件报错

    这里要说，pandas在读取.csv等文件时，对于Windows系统，其路径要写正确，并且，其文件也有正确。这里我的报错如下：FileNotFoun...

    lijingle数据分析2020-12-22 15:16

  • tensorflow和keras通用数据集的制作(2)

    前面博客有写到tensorflow2.0制作自己的数据集，经过验证是可以进行使用的，也是安装官方网站上的例子进行修改完成的，但是用起...

    lijingle深度学习2020-12-19 09:55

  • tensorflow mobilenetssd训练自己的数据集

    要训练tensorflow版的mobilenetssd，首先要进行搭建网络环境，本文使用的系统环境为ubuntu18.04，然后进行搭建，tensorflow环境...

    lijingle目标检测2020-12-19 09:49

  • 使用mobilenet训练自己的数据集(tensorflow版)

    mobilenet是卷积神经网络中的一类，并且是为了解决终端运行的神经网络的一类，其特点是兼容效果和速度，毕竟终端的处理能里有限...

    lijingle深度学习2020-12-15 13:50

  • 树莓派上运行mobilenetssd目标检测模型

    简介本文主要讲解在树莓派上使用OpenCV库调用深度学习网络mobilenetssd。使用c++程序进行调用模型，如果不进行其他的修改理论上...

    lijingle目标检测2020-12-14 13:45

  • 用Keras实现3D卷积神经网络

    本文主要介绍怎么用keras实现你自己的3D卷积网络。首先要介绍什么是3D卷积网络，然后3D和2D卷积网络的不同点。最后一步一步使用k...

    lijingle深度学习2020-11-25 11:13

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